Repetición de experimentos con estudiantes de 6° básico e Inteligencia Artificial Generativa: Diseño de situación de aprendizaje
Guía Técnica







Mauricio Toro, Isidora González y Javiera Castillo

Noviembre, 2025

Introducción

En este documento se describen algunos aspectos relevantes a considerar antes de implementar en el aula actividades que integren IA generativa. La atención se centra en situaciones de aprendizaje basadas en simulaciones matemáticas usando el lenguaje de programación Python.

MA06 OA 23 - Conjeturar acerca de la tendencia de resultados obtenidos en repeticiones de un mismo experimento con dados, monedas u otros, de manera manual y/o usando software educativo.

Conceptos importantes

¿Qué es un LLM?

Un LLM (Large Language Model) es un tipo de modelo de inteligencia artificial entrenado con enormes volúmenes de texto para comprender y generar lenguaje humano de manera coherente. Estos modelos pueden responder preguntas, redactar textos, traducir, resumir y realizar muchas otras tareas lingüísticas gracias a patrones aprendidos durante su entrenamiento. Para profundizar en cómo funcionan y qué pueden hacer, puedes consultar los siguientes videos:

Video 1: Explicación básica sobre los LLM.

Video 2: Explicación más profunda (video antiguo, pero sigue siendo válido).

Palabras clave


Diseño de la situación de aprendizaje

La actividad fue diseñada, siguiendo el modelo COPISI, en tres fases:

El prompt debe ser:

Elección de IA generativa

En la actualidad existe una amplia oferta de chat de IA generativa multimodal. ¿Cuál modelo usar para trabajar en aula? En el contexto de simulación de un experimento, consideraremos los siguientes aspectos claves:

  • Privacidad: Preferir herramientas de IA que pueden ser usadas sin autenticación.
  • Replicabilidad: Considerar solo herramientas capaces de generar y ejecutar código Python.
  • Visualización de resultados: Preferir herramientas capaces de incluir en el chat, en sus respuestas, tablas y gráficos generados por Python.

A la fecha (noviembre de 2025), la única IA generativa que cumple los criterios de privacidad, replicabilidad y visualización es Copilot.

Tabla 1. Comparación de herramientas de IA que permiten hacer consultas sin autenticación. Información actualizada a noviembre de 2025.

Herramienta Modelo Base Comentarios
ChatGPT GPT-5 mini ❌ Genera código Python, pero no lo ejecuta.
Grok Auto (Grok 4 Fast) ❌ Genera código Python, pero no lo ejecuta.
❌ Presenta tabla de frecuencia con números no simulados (alucinación).
Grok Grok 4.1 (Beta) ✅ Genera y ejectuta código Python.
✅ Presenta tablas en el chat.
❌ Gráfico generado no disponible en el chat.
Copilot Copilot Smart (GPT-5) ✅ Genera y ejecuta código Python.
✅ Presenta tablas y gráficos en el chat.
⚠️ Problemas al mostrar ecuaciones en navegadores basados en Gecko (Firefox y derivados).
✅ Uso sin límite de consultas.
Gemini 2.5 Pro ✅ Genera y ejectuta código Python.
✅ Presenta tablas en el chat.
⚠️ No muestra gráficos en el chat. Se debe abrir desde un menú.
⚠️ Modelo 2.5 Pro limitado a 5 consultas; luego se puede acceder solo al modelo Flash, que no ejecuta código Python.

Las herramientas de IA generativa están en constante desarrollo. Es posible que existan cambios repentinos en la interfaz gráfica, el modelo base y las funcionalidades.

  • Una función gratuita hoy puede ser de pago mañana.
  • Una función que requiere autenticación hoy puede no requerirla mañana.
  • Un prompt que funciona bien para un modelo base puede funcionar mal para otro modelo en una misma herramienta de IA Generativa.

Revise la herramienta el día anterior a la clase.

Prompt Engineering

El diseño de los prompts se desarrolló mediante un proceso de validación que consideró las siguientes acciones:

  • Genera y ejecuta código Python.
  • Datos son simulados usando la semilla especificada.
  • Muestra tabla y gráfico en chat.
flowchart LR A["1. Ejecutar prompt
en un chat nuevo
(modo incógnito)"] A --> B{"¿Éxito?"} subgraph Proceso de Validación direction LR B -- "No" --> C["2. Modificar prompt"] C --> A B -- "Sí" --> D["3. Ejecutar prompt en
10 chats independientes
(modo incógnito)"] D --> E{"¿Éxito?"} E -- "No" --> C end E -- "Sí" --> F["Prompt validado"] style A fill:#e6f7ff,stroke:#1890ff,stroke-width:2px,color:#1890ff style D fill:#fff7e6,stroke:#ffa940,stroke-width:2px,color:#ffa940 style F fill:#f6ffed,stroke:#52c41a,stroke-width:2px,color:#52c41a style C fill:#fff2e8,stroke:#ff7a45,stroke-width:2px,color:#ff7a45 style B fill:#f0f0f0,stroke:#8c8c8c,stroke-width:2px style E fill:#f0f0f0,stroke:#8c8c8c,stroke-width:2px

Ejemplo de prompt validado

Simula 1000 lanzamientos de un dado justo de 6 caras. Usa Python con semilla 42. 
En tu respuesta incluye una tabla Markdown con columnas: Número | Frecuencia | Frecuencia relativa | Probabilidad teórica. 
Genera un gráfico de barras con la frecuencia relativa por número. Incrusta el gráfico en tu respuesta.

Puede ver una captura de pantalla de cómo se ve la salida del prompt en Copilot (obtenida el 24 de noviembre de 2025) haciendo click en la imagen.

Miniatura del documento PDF.

A pesar del proceso de validación, es normal que la IA genere respuestas con errores. Los errores detectados con el prompt validado son:

  • La IA simula bien los datos, pero desordena los números de los dados (ej: pone el 5 antes que el 2).
    • Esto afecta solo al proceso de validación. Para la actividad práctica en aula, este detalle es irrelevante.
  • Fallo de Generación de Gráficos: La IA dice “Aquí está el gráfico” pero no aparece nada.
    • Lo más simple es volver a ejecutar el prompt.

Antes de realizar la actividad…

Es importante que el docente, antes de realizar la actividad, realice los siguientes pasos:

  1. Verificar prompt: Pruebe el prompt en un nuevo chat sin iniciar sesión. Verifique que el modelo incluya en su respuesta la tabla y gráfico solicitados.
  2. Elegir navegador web: Verifique el funcionamiento en el navegador web a utilizar. Prefiera navegadores basados en Chromium (Chrome, Edge) para evitar problemas en el renderizado de tablas o fórmulas.

Consideraciones Éticas


Lecturas de interés